中国现在算力卡脖子问题有多严重

导读 2022年年底,Chat gpt横空出世,在各行各业都掀起风浪,人们除了在这方面震惊之余,很多人也反应了过来,中国是不能够在人工智能领域落后…

2022年年底,Chat gpt横空出世,在各行各业都掀起风浪,人们除了在这方面震惊之余,很多人也反应了过来,中国是不能够在人工智能领域落后,想要站在人工智能的前沿领域上,就必须要打破国际社会的卡脖子政策,还要击破一层又一层卡脖子套子。今年芯片ETF规模在二级市场中接连高涨,甚至二级市场还在这个时期推出了半导体设备材料ETF,这些举措都是为了去解决芯片行业卡脖子的问题。

Chat gpt问世之后,很多人都会在心中有一些疑问,中国企业究竟能否做出类似的大模型,中国互联网企业在人工智能领域还是有着一定的技术经验积累。在chat gpt引发了风潮之后,很多互联网大厂都纷纷布局,各种各样的大模型产品如雨后春笋一样出现。

不过在众多大模型接连涌现的时候,算法或许并不是这些大模型之间面临的最大差距,真正对大模型技术提升卡脖子是算力方面,大模型如果想要做到包罗万象。那么拥有千亿级别的参数是非常重要的,这些参数在训练的过程中都会进行不断的更新调整,如果没有足够的算力,是无法对这些内容进行更新参数。

不过这些大模型的见识还算比较灵敏,即便离不开这些数据,但是在训练的时候通过灌输的一些数据,同样能够短时间解决和处理这些内容,训练大模型还需要复杂的数学计算。如果没有这项功能,那么他们是无法表现的聪明伶俐,想要提升这方面的能力,必定会消耗大量的算力,要加快训练进度,大模型往往还需要使用分布式训练的方式来操控。这种方法往往会将这些大模型分布在多个集团领域上进行训练,每一个节点都需要拥有充足的算力。

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